L'IA può predire l'efficacia dell'immunoterapia sui pazienti con cancro ai polmoni

Secondo il progetto di ricerca internazionale I3LUNG, l'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere l'efficacia dell'immunoterapia sui pazienti con cancro polmonare non a piccole cellule metastatico, il sottotipo più comune di tumore ai polmoni. In questo modo le terapie scelte dall'equipe medica potranno essere più mirate e personalizzate.

Lo studio arriva dopo quattro anni di lavoro, con quasi 2.400 pazienti coinvolti.  "Abbiamo raccolto da una popolazione molto ampia quattro tipologie di dati: immagini di Tc, dati di digital pathology, dati di genomica e risultati clinici di normali esami di laboratorio, integrandoli in modelli di machine learning early fusion e deep learning intermediate-fusion, ha spiegato Arsela Prelaj, oncologa della Fondazione Irccs Istituto nazionale dei tumori di Milano e coordinatrice del progetto. Il risultato è un algoritmo in grado di prevedere meglio la risposta individuale ai regimi di immunoterapia, uno strumento che aiuterà a stratificare correttamente i pazienti con cancro polmonare non a piccole cellule metastatico e a creare un trattamento su misura per ogni caso, promettendo di migliorare molto l'efficacia dell'immunoterapia" ha concluso la dottoressa Prelaj. 

 Per chi ha un cancro polmonare, l'immunoterapia (combinata o meno con la chemioterapia) è la terapia standard, ma presenta delle criticità: forte tossicità, a volte non risulta valida nel lungo periodo e, inoltre, il successo della cura si riesce a verificare solo dopo averla effettuata. Con questa scoperta si ribalta il risultato aprendo la strada alla possibilità di prevedere, prima di iniziare la cura, per quali pazienti la terapia sarà più efficace e che tipo di risposta ci si può aspettare. La ricerca, inoltre, comprende anche uno usability study che ha misurato l'utilità dello strumento per una platea di medici più ampia rispetto ai soli specialisti del cancro al polmone. Dal confronto è emerso che tutti gli specialisti beneficiano dell'aggiunta di questo strumento nel predire l'efficacia dell'immunoterapia.